Question 1

Welche Daten brauchen wir für den Start?

Accepted Answer

Deutlich weniger, als die meisten Unternehmen annehmen. Für einen funktionierenden Assistenten genügen meist Produkt- oder Leistungsdaten, Ihre Richtlinien und eine Stichprobe echter Fragen aus E-Mail, Helpdesk oder Messenger. Ein Data Warehouse oder ein gelabelter Trainingsdatensatz ist nicht erforderlich.

Question 2

Wie stellen Sie DSGVO-Konformität sicher?

Accepted Answer

Ihre Inhalte bleiben in Ihrer eigenen Datenbank, und pro Anfrage werden nur die relevanten Textabschnitte an den Modellanbieter übertragen. Wir dokumentieren jeden Datenfluss für Ihr Verarbeitungsverzeichnis, unterstützen bei den Auftragsverarbeitungsverträgen mit den eingesetzten Anbietern und richten Datenbank sowie Anwendung auf Wunsch in EU-Rechenzentren ein.

Question 3

Bleiben unsere Daten beim Anbieter oder fließen sie ins Modelltraining?

Accepted Answer

Bei den geschäftlichen API-Zugängen der großen Anbieter werden übermittelte Inhalte standardmäßig nicht für das Modelltraining verwendet, und Aufbewahrungsfristen sind vertraglich geregelt. Wir legen offen, welche Daten das System verlassen, protokollieren jede Anfrage und Antwort und schaffen damit die Nachweisbarkeit, die interne Richtlinien und Transparenzanforderungen wie im EU AI Act voraussetzen.

Question 4

Wie verhindern Sie erfundene Antworten?

Accepted Answer

Über drei Ebenen: Retrieval, damit Antworten aus Ihren Dokumenten und nicht aus dem Modellgedächtnis stammen; Leitplanken, die bei fehlendem Wissen eine Übergabe statt einer Vermutung erzwingen; und ein Evaluationsset, das bei jeder Prompt- oder Modelländerung erneut läuft. Jede Antwort wird protokolliert, sodass Abweichungen intern auffallen und nicht beim Kunden.

Question 5

Müssen wir ein eigenes Modell trainieren?

Accepted Answer

In aller Regel nein. Leistungsfähige gehostete Modelle in Kombination mit Retrieval auf Ihren Inhalten schlagen ein kleines Eigenmodell bei den meisten Geschäftsaufgaben deutlich — bei einem Bruchteil von Kosten und Zeit. Fine-Tuning lohnt sich nur bei eng umrissenen, sehr häufigen Aufgaben mit vielen sauberen Beispielen.

Question 6

Lässt sich die KI an unsere bestehenden Systeme anbinden?

Accepted Answer

Ja, und genau das macht sie im Betrieb wertvoll. Per Tool Calling fragt der Assistent Live-Daten wie Auftragsstatus, Bestand oder Kundendatensatz über Ihre Schnittstellen ab und antwortet konkret statt allgemein. Für Systeme ohne API sprechen wir über geplante Exporte oder eine schlanke Integrationsschicht.

Question 7

Mit welchen laufenden Kosten müssen wir rechnen?

Accepted Answer

Die Betriebskosten sind nutzungsabhängig: Modell-Token je Konversation plus Hosting für Datenbank und Anwendung. Kurze, quellenbasierte Antworten sind günstig, und wir erfassen die Kosten je Konversation, sodass Sie reale Zahlen statt Schätzungen sehen. Für Klassifikation und Routing setzen wir bewusst kleinere Modelle ein.

Question 8

Wann übergibt der Assistent an einen Menschen?

Accepted Answer

Die Regeln definieren wir gemeinsam: Beschwerden, Retouren und Erstattungen, rechtlich oder finanziell heikle Themen, wiederholt erfolglose Antworten oder der ausdrückliche Wunsch nach einer Person. Die Konversation wird mit vollständigem Verlauf übergeben, und der Assistent schweigt in diesem Vorgang, bis Ihre Mitarbeitenden abgeschlossen haben.

Question 9

Wie schnell sehen wir ein Ergebnis?

Accepted Answer

Ein fokussierter Prototyp, der Fragen aus Ihren echten Inhalten beantwortet, entsteht üblicherweise in wenigen Wochen. Der Produktivstart hängt davon ab, wie viele Systeme angebunden werden und wie viel Freigabe Ihr Team vor dem Kundenkontakt wünscht — bei erhöhtem Risiko starten wir bewusst mit einem internen Pilotbetrieb.

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